# 什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化

#为什么要有序列化模块
# 比如，我们在python代码中计算的一个数据需要给另外一段程序使用，那我们怎么给？
# 现在我们能想到的方法就是存在文件里，然后另一个python程序再从文件里读出来。
# 但是我们都知道，对于文件来说是没有字典这个概念的，所以我们只能将数据转换成字典放到文件中。
# 你一定会问，将字典转换成一个字符串很简单，就是str(dic)就可以办到了，为什么我们还要学习序列化模块呢？
# 没错序列化的过程就是从dic 变成str(dic)的过程。现在你可以通过str(dic)，将一个名为dic的字典转换成一个字符串，
# 但是你要怎么把一个字符串转换成字典呢？
# 聪明的你肯定想到了eval()，如果我们将一个字符串类型的字典str_dic传给eval，就会得到一个返回的字典类型了。
# eval()函数十分强大，但是eval是做什么的？e官方demo解释为：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。
# ＢＵＴ！强大的函数有代价。安全性是其最大的缺点。
# 想象一下，如果我们从文件中读出的不是一个数据结构，而是一句"删除文件"类似的破坏性语句，那么后果实在不堪设设想。
# 而使用eval就要担这个风险。
# 所以，我们并不推荐用eval方法来进行反序列化操作(将str转换成python中的数据结构)


#序列化的目的
# 1.以某种存储形式使自定义对象持久化
# 2.将对象从一个地方传递到另一个地方
# 3.使程序更具维护性

# 1.json模块

import json

# loads,dumps
# dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
# str_dic = json.dumps(dic) #序列化：将一个字典转换成一个字符串
# print(type(str_dic),type(dic),str_dic)
#
# sss=json.dumps(dic)
# print(type(sss),sss)
# dict1=json.loads(sss)
# print(type(dict1),dict1)
#
# dic2 = json.loads(str_dic) #反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
# print(type(dic2),dic2)
# #
# list_dic = [1,['a','b','c'],3,{'k1':'v1','k2':'v2'}]
# str_dic = json.dumps(list_dic) #也可以处理嵌套的数据类型
# print(type(str_dic),str_dic) #<class 'str'> [1, ["a", "b", "c"], 3, {"k1": "v1", "k2": "v2"}]
# list_dic2 = json.loads(str_dic)
# print(type(list_dic2),list_dic2) #<class 'list'> [1, ['a', 'b', 'c'], 3, {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}]
#

# load,dump
#
# f = open('json_file','w')
# dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
# json.dump(dic,f) #dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
# f.close()
#
# f = open('json_file')
# dic2 = json.load(f)
# f.close()
# print(type(dic2),dic2)

#ensure_ascii关键字参数

f = open('file','w')
json.dump({'国籍':'中国'},f)
ret = json.dumps({'国籍1':'中国1'})
f.write(ret+'\n')
json.dump({'国籍':'美国'},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({'国籍1':'美国1'},ensure_ascii=False)
f.write(ret+'\n')
f.close()

# Serialize obj to a JSON formatted str.(字符串表示的json对象)
# Skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key
# ensure_ascii:，当它为True的时候，所有非ASCII码字符显示为\uXXXX序列，只需在dump时将ensure_ascii设置为False即可，此时存入json的中文即可正常显示。)
# If check_circular is false, then the circular reference check for container types will be skipped and a circular reference will result in an OverflowError (or worse).
# If allow_nan is false, then it will be a ValueError to serialize out of range float values (nan, inf, -inf) in strict compliance of the JSON specification, instead of using the JavaScript equivalents (NaN, Infinity, -Infinity).
# indent：应该是一个非负的整型，如果是0就是顶格分行显示，如果为空就是一行最紧凑显示，否则会换行且按照indent的数值显示前面的空白分行显示，这样打印出来的json数据也叫pretty-printed json
# separators：分隔符，实际上是(item_separator, dict_separator)的一个元组，默认的就是(‘,’,’:’)；这表示dictionary内keys之间用“,”隔开，而KEY和value之间用“：”隔开。
# default(obj) is a function that should return a serializable version of obj or raise TypeError. The default simply raises TypeError.
# sort_keys：将数据根据keys的值进行排序。
# To use a custom JSONEncoder subclass (e.g. one that overrides the .default() method to serialize additional types), specify it with the cls kwarg; otherwise JSONEncoder is used.


# data = {'username':['李华','二愣子'],'sex':'male','age':16}
# # json_dic2 = json.dumps(data,sort_keys=True,indent=2,separators=(',',':'),ensure_ascii=False)
# # print(json_dic2)

# pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
# pickle模块提供了四个功能：dumps、dump(序列化，存）、loads（反序列化，读）、load（不仅可以反序列化字典，列表..
# 可以把python中任意的数据类型反序列化）

import pickle
# dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
# str_dic = pickle.dumps(dic)
# print(str_dic) #一串二进制内容
#
# dic2 = pickle.loads(str_dic)
# print(dic2)

# import time
# struct_time  = time.localtime(1000000000)
# print(struct_time)
# f = open('pickle_file','wb')
# pickle.dump(struct_time,f)
# f.close()
#
# f = open('pickle_file','rb')
# struct_time2 = pickle.load(f)
# print(struct_time2.tm_year)

# 这时候机智的你又要说了，既然pickle如此强大，为什么还要学json呢？
# 这里我们要说明一下，json是一种所有的语言都可以识别的数据结构。
# 如果我们将一个字典或者序列化成了一个json存在文件里，那么java代码或者js代码也可以拿来用。
# 但是如果我们用pickle进行序列化，其他语言就不能读懂这是什么了～
# 所以，如果你序列化的内容是列表或者字典，我们非常推荐你使用json模块
# 但如果出于某种原因你不得不序列化其他的数据类型，而未来你还会用python对这个数据进行反序列化的话，那么就可以使用pickle



